1小时搭建AC自动机原型：快马平台实战

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   使用快马平台快速开发一个AC自动机原型系统。需求描述：我需要一个能够快速处理文本搜索的AC自动机实现，要求：1. 支持导入关键词列表 2. 实时显示构建的Trie树结构 3. 对输入文本进行即时匹配 4. 提供简洁的Web界面 5. 可以导出匹配结果。请使用Python Flask框架实现，并确保代码有良好注释。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在做一个文本过滤功能时，需要快速验证AC自动机算法的实际效果。作为字符串多模式匹配的经典算法，AC自动机虽然原理不复杂，但从头实现还是需要花费不少时间。幸运的是，通过InsCode(快马)平台，我只用1小时就完成了从需求到可运行Demo的全过程。

1. 明确需求场景
   我的核心需求是验证AC自动机在敏感词过滤场景的适用性。需要实现关键词批量导入、实时构建Trie树、文本匹配测试三大功能模块。传统开发方式至少需要：搭建Flask环境、编写算法核心逻辑、设计前端交互——这还没算上调试时间。

2. 平台智能生成基础框架
   在快马平台输入需求描述后，AI直接生成了包含以下结构的Python项目：

3. Flask后端路由（处理文件上传/匹配请求）
4. AC自动机核心类（含Trie节点与失败指针构建）

5. 简易HTML界面（文件上传表单+结果展示区） 最惊喜的是自动添加了关键注释，比如_build_failure_pointers方法详细说明了BFS遍历优化过程。

6. 可视化调试关键环节
   通过平台内置的实时预览功能，可以逐步验证：

7. 上传关键词文件后，控制台打印出构建的Trie树结构
8. 输入测试文本时，高亮显示所有匹配到的关键词位置

9. 导出结果自动生成包含行号、关键词的CSV报告

10. 即時部署验证效果
    点击部署按钮后，平台自动生成临时访问链接。将demo分享给同事测试时，发现两个优化点：

11. 当关键词超过500个时构建速度下降 → 添加了进度条提示
12. 连续匹配长文本偶现漏检 → 调整了失败指针的更新策略

这次体验最大的收获是：快速原型开发的关键在于聚焦核心逻辑验证。通过快马平台的AI辅助： - 省去了80%的样板代码编写时间 - 实时预览让算法可视化调试更直观 - 一键部署真正实现了"所想即所得"

如果你也需要快速验证某个算法原型，不妨试试这个能让你事半功倍的开发神器。从我的实际体验来看，即便是AC自动机这样需要处理复杂状态转移的算法，也能在喝杯咖啡的时间里跑通完整流程。

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   使用快马平台快速开发一个AC自动机原型系统。需求描述：我需要一个能够快速处理文本搜索的AC自动机实现，要求：1. 支持导入关键词列表 2. 实时显示构建的Trie树结构 3. 对输入文本进行即时匹配 4. 提供简洁的Web界面 5. 可以导出匹配结果。请使用Python Flask框架实现，并确保代码有良好注释。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果